論文の概要: Distributional Training Data Attribution: What do Influence Functions Sample?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.12965v3
• Date: Sat, 25 Oct 2025 12:43:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 17:41:21.652649
• Title: Distributional Training Data Attribution: What do Influence Functions Sample?
• Title（参考訳）: 分散トレーニングデータ属性: 関数のサンプルはどのようなものか?
• Authors: Bruno Mlodozeniec, Isaac Reid, Sam Power, David Krueger, Murat Erdogdu, Richard E. Turner, Roger Grosse,
• Abstract要約: 分散学習データ属性(d-TDA)を導入する。 d-TDAの目標は、モデル出力の分布がデータセットに依存するかを予測することである。 影響関数 (IF) は「秘密分布」である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.257922996567178
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Randomness is an unavoidable part of training deep learning models, yet something that traditional training data attribution algorithms fail to rigorously account for. They ignore the fact that, due to stochasticity in the initialisation and batching, training on the same dataset can yield different models. In this paper, we address this shortcoming through introducing distributional training data attribution (d-TDA), the goal of which is to predict how the distribution of model outputs (over training runs) depends upon the dataset. Intriguingly, we find that influence functions (IFs), a popular data attribution tool, are 'secretly distributional': they emerge from our framework as the limit to unrolled differentiation, without requiring restrictive convexity assumptions. This provides a new perspective on the effectiveness of IFs in deep learning. We demonstrate the practical utility of d-TDA in experiments, including improving data pruning for vision transformers and identifying influential examples with diffusion models.
• Abstract（参考訳）: ランダム性(Randomness)は、ディープラーニングモデルのトレーニングでは避けられない部分ですが、従来のトレーニングデータ属性アルゴリズムでは、厳格に説明できない部分です。 彼らは、初期化とバッチ化の確率性のため、同じデータセットでのトレーニングが異なるモデルが得られるという事実を無視している。 本稿では、モデル出力の分布がデータセットにどのように依存するかを予測することを目的として、分散トレーニングデータ属性(d-TDA)を導入することで、この欠点に対処する。 興味深いことに、一般的なデータ属性ツールであるインフルエンス関数(IF)は「秘かに分布的」であることがわかった。 これにより、深層学習におけるIFの有効性に関する新たな視点が得られる。 本稿では、視覚変換器のデータプルーニングの改善や、拡散モデルによる影響例の同定など、実験におけるd-TDAの実用性を実証する。

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